朋友之间Int.MaxValue是什么？
What's Int.MaxValue between friends?
Scala 中 int、float 和 long 的最大值为：
Int.MaxValue = 2147483647
Float.MaxValue = 3.4028235E38
Long.MaxValue = 9223372036854775807L
来自 Scala 编译器的作者，Keynote, PNW Scala 2013，幻灯片 16 What's Int.MaxValue between friends?：
val x1: Float = Long.MaxValue
val x2: Float = Long.MaxValue - Int.MaxValue
println (x1 == x2)
// NO WONDER NOTHING WORKS
为什么这个表达式 return true?
一个Float是一个4字节的浮点值。同时，Long 是一个 8 字节的值，而 Int 也是一个 4 字节的值。然而，数字以 4 字节浮点值存储的方式意味着它们只有大约 8 位精度。因此，无论最低 4 个有效字节（另外 9-10 个数字）的值如何，它们甚至没有能力存储 Long 的 4 个最高有效字节（大约 9-10 个数字）。
因此，两个表达式的 Float 表示是相同的，因为不同的位低于 Float 的分辨率。因此这两个值比较相等。
呼应 Mike Allen 的回答，但希望提供一些额外的上下文（本来可以将其作为评论而不是单独的答案，但 SO 的声誉功能不允许我这样做）。
整数的最大取值范围定义为 0 到 2^n（如果它是无符号整数）或 -2^(n-1) 到 2^(n-1)（对于有符号整数）其中 n 是底层实现中的位数（在本例中为 n=32）。如果您希望用带符号的值表示大于 2^31 的数字，则不能使用 int。带符号的长整数最多可以工作 2^63。对于任何大于此的值，带符号的浮点数可以达到大约 2^127。
另一件需要注意的事情是，这些分辨率问题仅在存储在浮点数中的值接近最大值时才生效。在这种情况下，减法运算导致真值发生变化，比第一个值小许多个数量级。浮点数不会舍入 100 和 101 之间的差异，但它可能会舍入 10000000000000000000000000000 和 10000000000000000000000000001 之间的差异。
小值也是如此。如果将 0.1 转换为整数，则恰好为 0。这通常不被认为是整数数据类型的失败。
如果您对大小相差很多个数量级的数字进行运算，并且无法容忍舍入误差，则您需要能够解决二进制数据表示的固有局限性的数据结构和算法。一种可能的解决方案是使用具有较少指数位的浮点编码，从而限制最大值但提供更高分辨率的是较低有效位。有关更多详细信息，请查看：
Scala 中 int、float 和 long 的最大值为：
Int.MaxValue = 2147483647
Float.MaxValue = 3.4028235E38
Long.MaxValue = 9223372036854775807L
来自 Scala 编译器的作者，Keynote, PNW Scala 2013，幻灯片 16 What's Int.MaxValue between friends?：
val x1: Float = Long.MaxValue
val x2: Float = Long.MaxValue - Int.MaxValue
println (x1 == x2)
// NO WONDER NOTHING WORKS
为什么这个表达式 return true?
一个Float是一个4字节的浮点值。同时，Long 是一个 8 字节的值，而 Int 也是一个 4 字节的值。然而，数字以 4 字节浮点值存储的方式意味着它们只有大约 8 位精度。因此，无论最低 4 个有效字节（另外 9-10 个数字）的值如何，它们甚至没有能力存储 Long 的 4 个最高有效字节（大约 9-10 个数字）。
因此，两个表达式的 Float 表示是相同的，因为不同的位低于 Float 的分辨率。因此这两个值比较相等。
呼应 Mike Allen 的回答，但希望提供一些额外的上下文（本来可以将其作为评论而不是单独的答案，但 SO 的声誉功能不允许我这样做）。
整数的最大取值范围定义为 0 到 2^n（如果它是无符号整数）或 -2^(n-1) 到 2^(n-1)（对于有符号整数）其中 n 是底层实现中的位数（在本例中为 n=32）。如果您希望用带符号的值表示大于 2^31 的数字，则不能使用 int。带符号的长整数最多可以工作 2^63。对于任何大于此的值，带符号的浮点数可以达到大约 2^127。
另一件需要注意的事情是，这些分辨率问题仅在存储在浮点数中的值接近最大值时才生效。在这种情况下，减法运算导致真值发生变化，比第一个值小许多个数量级。浮点数不会舍入 100 和 101 之间的差异，但它可能会舍入 10000000000000000000000000000 和 10000000000000000000000000001 之间的差异。
小值也是如此。如果将 0.1 转换为整数，则恰好为 0。这通常不被认为是整数数据类型的失败。
如果您对大小相差很多个数量级的数字进行运算，并且无法容忍舍入误差，则您需要能够解决二进制数据表示的固有局限性的数据结构和算法。一种可能的解决方案是使用具有较少指数位的浮点编码，从而限制最大值但提供更高分辨率的是较低有效位。有关更多详细信息，请查看：